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- 저자 : 조은샘(Eunsaem Cho) (검색결과 9 건)
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조은샘(Cho, Eunsaem),유철상(Yoo, Chulsang) 한국방재학회 2020 한국방재학회논문집 Vol.20 No.6
본 연구에서는 고층 건물의 영향을 고려하여 강우-유출 과정을 해석하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은서울시 역삼 배수분구 단위 유역에 적용되었다. 강우-유출 해석을 위해서는 고층 건물 벽면과 지붕에서 발생하는 유출을독립적으로 분석하기 위해 shot noise process 기반 모형을 이용하였다. 역삼 배수분구 단위 유역은 155개의 소유역으로 분할되어분석되었다. 그 결과, 역삼 배수분구의 소유역 중 W/B ratio가 가장 큰 9-2 유역에서는 첨두유출량이 22.0%까지 증가하였다. 반면, 고층 건물에 의해 첨두유출량이 10.0% 이상 증가하는 소유역일지라도 다음 소유역 출구까지 첨두유출량의 증가율이5.0% 보다 크게 유지되는 경우는 찾아볼 수 없었다. 마지막으로 역삼 배수분구 단위 유역 전체에 대한 유출수문곡선을 유도해본결과, 건물 고려 유무에 따른 차이가 유의하게 나타나지 않았다. 이에 따라 건물에 의해 첨두유출량이 증가하는 현상은본 연구의 소유역 단위 정도의 국소적인 범위에서만 발생한다는 결론을 얻을 수 있었다. In this study, a rainfall runoff process analysis method considering the effect of high-rise buildings was proposed. The proposed method was applied to the Yeoksam urban basin in Seoul. For rainfall-runoff analysis, a shot noise process based model was used to independently analyze the runoff from the wall and roof of a high-rise building. Thus, the Yeoksam urban basin was divided into 155 sub-basins for analysis. It was observed that the peak runoff increased by 22.0% in the 9-2 sub-basin. However, in a sub-basin in which the peak runoff increased by 10.0% or more due to high-rise buildings, there was no case where the increase rate of peak runoff was maintained greater than 5.0% until the next sub-basin outlet. Finally, by deriving the runoff hydrograph for the entire Yeoksam urban basin, it was observed that there was no significant difference in rainfall-runoff process, regardless of whether the building was considered. Therefore, it was concluded that the phenomenon of increase in peak runoff due to high-rise buildings occurs only in sub-basin units.
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나우영(Na, Wooyoung),조은샘(Cho, Eunsaem),이진욱(Lee, Jinwook),유철상(Yoo, Chulsang) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.1
요 지 현재 돌발홍수 예경보시스템의 예측강우 보정기법은 호우의 거동 특성을 고려하지 않으며, 이로 인해 예측강우의 편의보정계수인 G/R비가 적절하지 않게 결정되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 현재의 예측강우 보정기법과는 달리 호우의 이동경로를 고려하여 G/R비를 결정하고 이를 예측강우에 적용하는 방법을 제시하였다. 여기서는 특히 호우의 역추적기법을 적용하여 수 시간 뒤 대상 지역에 영향을 미치게 되는 호우의 위치를 찾아내는 것이 중요하다. 본 연구에서는 pattern correlation coefficient를 이용하여 호우 역추적을 실시하였다. 본 연구에서는 2016년 7월과 8월에 경기지역에서 발생한 5개의 대류성 호우사상에 대해 보정기법을 적용하였다. 그 결과 현재의 보정방법을 적용하는 경우 비정상적으로 과대하게 보정된 결과를 주는 데 반해, 호우의 이동경로를 고려한 보정방법을 적용한 경우에서는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 합리적인 보정치를 제공해 주는 것으로 확인되었다. The correction of rainfall prediction in the current flash flood warning system in Korea does not consider the behavior of the target storm, thus, the correction factor, G/R ratio, has been estimated very abnormally in general. To overcome this problem, this study proposed a method to consider the storm behavior in the estimation of G/R ratio which is to be applied to the rainfall prediction. Especially, it is important to do the backward storm tracking to find the location of the storm which is assumed to affect the target area in a few hours. As a method of backward storm tracking, the pattern correlation coefficient was considered in this study. The proposed methodology was applied to the five convective storm events occurred in the Gyeonggi Province during July and August in 2016. As a result, it was found that the current method provided abnormally overestimated rainfall intensity, but the proposed method reasonable values similar to the observed rainfall intensity.
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김이경(Ee-gyeong Kim),조은샘(Eunsaem Cho),주명인(Ming-in Zhu) 한국교육정치학회 2024 敎育政治學硏究 Vol.31 No.1
본 연구는 2021년 중국이 학생들의 학업 부담과 사교육부 담을 줄이기 위해 도입한 쌍감(双減) 정책의 집행과정에서 나타난 문제 현상을 Stone(2012)의 정책 패러독스 4가지 유형을 토대로 분석하는 데 목적이 있다. 2021~2022년까지 쌍감(双減) 정책을 주제로 산출된 정책문서, 신문 기사, 사례 등의 다양한 분석자료를 토대로 문헌분석을 실시하였다. 연구 결과, 정책 패러독스의 네 가지 유형 중 세 가지 유형의 양상을 확인할 수 있었다. 첫째는 쌍감정책의 집행과정에서 학생의 학업부담을 감소시키기 위해 교사의 업무부담이 과중되는 제1유형 패러독스이고, 둘째는 학부모의 사교육비 지출을 감소시키기 위해 규제와 통제가 필요하지만 규제에 따라 학부모의 교육 불안을 해소시킬 수 있는 창구까지 가로막게 되는 제2유형, 그리고 마지막 셋째는 학생들의 과제부담을 줄이려는 노력 때문에 입시부담이 더욱 늘어나는 제3유형 패러독스이다. 본 연구 결과를 토대로, 정책결정자들이 정책을 수립, 집행함에 있어서 정책대상자의 복합적인 동기와 행동은 물론, 정책의 맥락을 이해하고 정책 궤도 수정을 위한 모니터링이 필요하다는 시사점을 도출하였다. Building on Stone’s (2012) identification of policy paradoxes, this study examines the unintended outcomes of China’s 2021 “double reduction” policy, designed to lessen both academic and extracurricular burdens on students. A review of policy documents, news articles, and case studies from 2021 to 2022 reveals three significant paradoxes. Firstly, attempts to reduce student workloads inadvertently increase teachers’ burdens. Secondly, efforts to decrease parental spending on private education paradoxically heighten educational anxieties due to increased regulations. Lastly, initiatives aimed at reducing student workload unintentionally intensify entrance examination pressures. This research highlights the importance of policymakers understanding the complex dynamics at play and the necessity for continuous policy evaluation and adjustment to address these paradoxes effectively.
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다변량 통계분석을 이용한 유역의 수문학적 지역화: 경기도 내 30개 지구를 대상으로
노용훈(Ro, Yonghun),이진욱(Lee, Jinwook),조은샘(Cho, Eunsaem),유철상(Yoo, Chulsang) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.1
본 연구에서는 돌발홍수 예경보에 영향을 주는 인자를 파악하기 위해 다변량 통계분석기법을 적용하여 수문학적 특성이 동질하게 나타나는 유역을 분류하였다. 가능한 인자로써 주요 유역특성인자와 돌발홍수 발령기준의 가능 범위를 고려하였다. 먼저, 요인분석을 이용하여 다양한 유역특성인자를 공통적인 특성에 따라 세 개 요인으로 분류하였다. 다음으로 군집분석을 통해 유역의 특성이 동일하게 나타나는 지역을 분류하였다. 마지막으로 회귀분석을 이용하여 각 군집에 영향을 주는 요인및 돌발홍수 예경보에 영향을 미치는 인자를 결정하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫 째, 요인분석 결과에서는 최적의 요인수가 세 개로 결정되었고, 요인 1은 지형형태학적 비율과 관련된 성분으로, 요인 2는 유역 크기와 관련된 성분으로, 요인 3에는 경사와 관련된 성분으로 분류되었다. 둘 째, 최적의 군집수는 세 개로 결정되었다. 군집 1은 홍수예경보의 가능 범위가 가장 작은 유역들로 구성되었고 군집 3은 가장 큰 유역들로 구성되었다. 마지막으로 면적비, 길이비, 분기비가 돌발홍수 예경보의 불확실성에 크게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. This study applied the multivariate statistical analysis to classify the basins into those having the same hydrological characteristics to detect factors affecting the flash flood warning. As possible factors, this study considered the major basin characteristics and the range of flash flood warning criteria. First, factor analysis was applied to group the basin characteristics into three common factors. Next, cluster analysis was applied to classify the basins into those having the same characteristics. Finally, regression analysis was applied to detect factors dominating each cluster as well as the flash flood warning. Summarizing the results is as follows. First, three factors were determined as an optimal number; Factor 1 is related with the geomorphological ratios, factor 2 the basin size, and factor 3 the basin and channel slope. Second, as the optimal number of clusters was determined three; Cluster 1 was those with basins with the smallest range of flash flood warning and cluster 3 was the largest. Finally, area, length, and bifurcation ratios have found to greatly impact on the uncertainty of flash flood warning.
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